{"id":506918,"date":"2026-03-25T15:30:21","date_gmt":"2026-03-25T15:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2026\/03\/inteligencia-artificial-no-seguro-quem-lidera-decide-melhor\/"},"modified":"2026-03-25T15:30:21","modified_gmt":"2026-03-25T15:30:21","slug":"inteligencia-artificial-no-seguro-quem-lidera-decide-melhor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2026\/03\/inteligencia-artificial-no-seguro-quem-lidera-decide-melhor\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial no seguro: quem lidera decide melhor*"},"content":{"rendered":"
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O setor de seguros brasileiro cresce de forma consistente, mas sob pressão. Em 2024, o mercado ultrapassou R$ 700 bilhões em arrecadação, com crescimento na casa de 10% ao ano, segundo dados da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg). Escala não é o problema. O desafio está na eficiência estrutural e, principalmente, na qualidade da decisão.<\/u><\/u><\/p>\n

Nesse cenário, a Inteligência Artificial deixou de ser pauta de inovação para se tornar pauta de conselho.<\/u><\/u><\/p>\n

Estudos da McKinsey & Company indicam que o uso avançado de analytics e IA pode elevar resultados operacionais em dois dígitos percentuais, especialmente em subscrição e gestão de sinistros. A Deloitte reforça que seguradoras que estruturam dados de forma integrada apresentam ganhos relevantes em precificação e mitigação de risco.<\/u><\/u><\/p>\n

Mas eficiência é consequência. Estratégia é escolha. Grande parte das seguradoras ainda aplica IA de forma periférica: automações isoladas, chatbots desconectados do core, modelos preditivos que não influenciam decisões críticas. Isso gera ganho incremental. Não gera transformação.<\/u><\/u><\/p>\n

O diferencial competitivo surge quando dados de cliente, histórico de apólice, comportamento de pagamento, atendimento e sinistros passam a operar de forma integrada. Quando a empresa deixa de reagir a eventos e passa a antecipá-los.<\/u><\/u><\/p>\n

Antecipar cancelamentos antes que se convertam em churn, priorizar sinistros com maior risco reputacional, detectar padrões de fraude com base estatística mais sofisticada e ajustar a subscrição a partir de inteligência comportamental — e não apenas histórica — já é plenamente viável do ponto de vista tecnológico.<\/u><\/u><\/p>\n

O desafio real não está na capacidade da ferramenta, mas na arquitetura que sustenta os dados e na governança que orienta as decisões.<\/u><\/u><\/p>\n

A regulação conduzida pela Superintendência de Seguros Privados (Susep), somada às exigências da LGPD e à evolução do Open Insurance, impõe responsabilidade, rastreabilidade e transparência. IA sem estrutura é risco regulatório. IA com estrutura é vantagem competitiva.<\/u><\/u><\/p>\n

Empresas que utilizam Inteligência Artificial apenas para reduzir custo tendem a capturar ganhos táticos. Empresas que utilizam IA para qualificar decisões capturam vantagem estratégica.<\/u><\/u><\/p>\n

No mercado de seguros, confiança sempre foi o principal ativo. Nos próximos anos, essa confiança estará cada vez mais associada à capacidade de prever, responder com agilidade e operar com inteligência integrada.<\/u><\/u><\/p>\n

A pergunta que deveria estar na mesa do conselho não é qual ferramenta adotar. É se a organização está preparada para decidir melhor do que decidia ontem. Porque, no seguro, liderar é gerir risco com mais informação — e antes dos outros.<\/u><\/u><\/p>\n

*Por Emerson Carrijo, CEO da C&M Executive.<\/i><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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